Jornada GIC particle swarm optimization 2012-02-10

De Grupo de Inteligencia Computacional (GIC)

objetivo

Particle Swarm Optimizers (PSO) son algoritmos de optimización directamente relacionados con las técnicas de Swarm Intelligence y con los métodos de búsqueda aleatoria basados en poblaciones, algoritmos evolutivos y genéticos. En esta jornada vamos a repasar algunos de los trabajos fundacionales y desarrollos recientes. Una busqueda por el término proporciona cientos de resultados en ieeexplore y otras fuentes, los articulos escogidos son una muestra sesgada hacia IEEE trans. Evol. Comp.

distribución de artículos

  • Josu Maiora:
  • Alexandre Savio:
    • articulos fundacionaesl de Kennedy [2], [3]
  • Iñigo Barandiaran:
    • interpolation of unorganized feature points [4]
  • Maite Termenon:
    • reconstruct gene networks [5]
  • Ana I. Gonzalez:
  • Darya Chyzhyk:
    • PSO for morphological predictors in finance [7]
  • Ramón Moreno:
    • power dispatch [8]
  • Elsa Fernandez:
    • ICA weight estimation [9]
  • Borja Fernandez-Gauna:
  • Jose Manuel Lopez-Guede:
    • cooperative PSO [11]
  • Borja Ayerdi:
    • biophysical parameter estimation (geoscience&remote sensing) [12]
  • Israel Rebollo:
    • stochastic stability analysis [13]
  • Ion Marques:
    • cancer classification [14]
  • Andoni Beristain
    • blind source separation with PSO [15]
  • Miguel A. Veganzones:
    • endmember extraction [16] [Media:pso-veganzones-1.pdf slides], segmentation of ISAR images [17]
  • Eider Sanchez:
    • hyperspectral image clustering [18] tile manufacturing [19]